信度分析是問卷研究中最為基本的一種方法，其用于測量‘量表題’數(shù)據(jù)的可靠性，簡單來說就是測量樣本有沒有真實的回答問題。

特別提示，如果是使用統(tǒng)計分析方法進行信度測量，那么一般都是針對量表題，這在SPSSAU手冊中有特別重要的提示和說明。

1 信度測量信度分析的目的就在于說明數(shù)據(jù)可信可靠，真實可信。其測量或者描述信度的方法一般有如下5種。Cronbach信度分析是最為常見，使用最為廣泛的一種測量方法，直接使用一個指標即Cronbach信度系數(shù)值來描述信度水平情況。如果說Cronbach信度系數(shù)值大于0.6，一般就說明信度可以接受，信度系數(shù)值越大越好。除Cronbach信度，還有一種信度叫折半信度，其原理是將分析項‘拆分’成兩部分，然后查看折半系數(shù)值，如果折半系數(shù)值大于0.6以上則說明可以接受，越大越好。除此之外，還可以使用相關(guān)分析進行信度測量，比如重測信度就可以通過相關(guān)分析進行測量，先測量一次數(shù)據(jù)，隔一段時間再測量一次數(shù)據(jù)，將兩次的數(shù)據(jù)進行相關(guān)分析，相關(guān)系數(shù)越高，說明重測信度越好。如果是實驗研究或者評價者數(shù)據(jù)，一般在醫(yī)學研究中，還可能會使用到ICC組內(nèi)相關(guān)系數(shù)，其目的在于研究數(shù)據(jù)的相似程度，或者一致性，有時候重復測量數(shù)據(jù)，或者評價打分數(shù)據(jù)等也會使用ICC組內(nèi)相關(guān)系數(shù)用于信度的測量，如果說ICC值大于0.6，一般說明數(shù)據(jù)一致性程度可接受，ICC值越大越好。如果說數(shù)據(jù)并不適合進行統(tǒng)計分析，即使用分析方法，使用某個指標來測量信度水平。那么用文字進行描述，證明數(shù)據(jù)可靠可信也可以。比如說數(shù)據(jù)進行過異常值處理，針對數(shù)據(jù)進行過無效樣本設(shè)置處理等，余下的數(shù)據(jù)可靠真實。除此之外，詳細描述數(shù)據(jù)的收集和處理過程，也是證明數(shù)據(jù)可靠真實可信的辦法?？偠灾?，只要能證明數(shù)據(jù)可靠真實的手段（包括分析方法，文字描述等），均可用于論證數(shù)據(jù)的信度水平。

2SPSSAU信度操作關(guān)于信度的操作上，以SPSSAU軟件為例，操作分別如下，如果是使用Cronbach信度或者折半信度，其操作如下：如果是使用相關(guān)分析研究信度水平情況，SPSSAU里面的操作如下：SPSSAU組內(nèi)相關(guān)系數(shù)測量數(shù)據(jù)一致性或可重復性（信度），操作如下：如果說需要描述數(shù)據(jù)處理的過程，比如使用了數(shù)據(jù)處理里面的異常值功能，或者無效樣本功能，目的在于使用文字描述數(shù)據(jù)真實可靠。SPSSAU里面的操作地方為：數(shù)據(jù)處理-〉無效樣本或者異常值。

3信度不達標如何辦？其實信度的測量和SPSSAU軟件操作都是非常簡單的，SPSSAU上‘拖拽點一下’就得到智能分析結(jié)果，指標值如何，是否達標等都直接分析出來了。但當出問題時，SPSSAU也只是告訴結(jié)果不達標，關(guān)鍵在于如何讓信度達標，因為如果說數(shù)據(jù)不達標，意味著數(shù)據(jù)不可靠不真實，那后續(xù)根本無法繼續(xù)分析下去。接下來從8個角度去剖析數(shù)據(jù)不達標的處理，前4點是尋找原理，后4點是不達標的處理。第1點：是否量表數(shù)據(jù)？如果做信度分析（一般是Cronbach信度分析），那么首先需要滿足其前提條件。一般是量表數(shù)據(jù)才能做Cronbach信度分析，如果不是量表題，那么正常情況下都不會達標的，而且最關(guān)鍵的是非量表數(shù)據(jù)不能進行Cronbach信度分析。那不是量表題如何辦呢？可以使用文字描述，詳細描述數(shù)據(jù)收集的過程，比如如何發(fā)放和收集數(shù)據(jù)等。同時詳細描述數(shù)據(jù)處理的過程，比如使用SPSSAU的無效樣本處理功能，刪除掉無效樣本數(shù)據(jù)等。如果做過數(shù)據(jù)預測試，可以講述預測數(shù)據(jù)的過程等。只要可以證明數(shù)據(jù)真實可靠可信的描述都可以。一般情況下希望是希望分析指標進行信度測量，所以需要提前知曉此點。第2點：樣本量是否足夠？從Cronbach信度分析的公式上可知，信度分析指標Cronbach值與樣本量有著密切的關(guān)系。同時其還與分析項的個數(shù)有著密切的關(guān)系。一般情況下，樣本量希望是量表題的5倍，嚴格最好是10倍以上。比如有20個量表題，那么至少需要100個樣本以上。否則很難得到較好的信度結(jié)果。如果是樣本量不足，除了加大樣本量收集，其實反過來思維，也可以考慮減少量表題分析數(shù)量。但實際研究中通常量表是固定的，因此加大樣本量是首要之選。同時提前做好心理準備，并不是題越多越好，題越多時樣本量要求也會越高，做到適合最重要。第3點：無效樣本處理很多時候我們都容易忽略掉無效樣本這一處理過程，每次收集的數(shù)據(jù)都很難滿足樣本真實認真的回因此無效樣本處理是重要的一個步驟，把無效樣本處理掉后，通常會讓信度指標提升。SPSSAU進行無效樣本操作如下：一般來說，如果相同數(shù)字過多，默認是70%以上，那么肯定說明某個樣本是亂填寫，因為70%以上的答案都完全一致。以及如果是缺失比例過高，比如有超過70%以上都是空著的，那這種也屬于無效樣本。無效樣本的設(shè)置標準并不統(tǒng)一，也沒有固定的要求，SPSSAU默認以70%作為常見標準?，F(xiàn)實研究中，可能需要對比多次嘗試，如果樣本很多，那可以設(shè)置更高的要求（即更低的百分比），反之如果樣本較少，那么就設(shè)置更低的要求（即更低的百分比）。無論如何，針對數(shù)據(jù)的一些基本處理，無效樣本，也或者異常值，這種處理過程本身就為了保障數(shù)據(jù)的真實可靠，因此使用文字描述清楚數(shù)據(jù)的處理過程也是一種論證信度的有效方式。第4點：反向題如果出現(xiàn)信度不達標，尤其是當信度系數(shù)值小于0時，很可能是由于反向題導致。此時只需要使用SPSSAU數(shù)據(jù)處理>數(shù)據(jù)編碼功能反向處理即可。第5點：指標為單位進行在第2點中有提及樣本量會影響信度。其實分析項的個數(shù)也會影響到信度。樣本量越少，那么Cronbach信度分析通常會越低。同時，如果分析項個數(shù)越多，此時Cronbach信度分析也會越高。比如2個分析項放入分析時，很容易出現(xiàn)信度系數(shù)值小于0.6，一般放入分析框內(nèi)的分析項個數(shù)在4~7個之間較好。因此，如果出現(xiàn)信度不達標即Cronbach信度分析系數(shù)小于0.6時，可考慮將指標進行‘合并’，即將同屬一個更高指標的所有項放入分析框進行信度分析。當然此種操作會涉及到專業(yè)知識上的考慮，如果專業(yè)知識上允許這樣操作那就可以。第6點：刪除不合理項在進行Cronbach信度分析時，有時候SPSSAU智能分析會提示建議刪除某分析項。有可能某個分析項對信度是負作用，那么可考慮將該指標移除出去，相當于直接刪除掉某個分析項。這也是常用的信度處理方式。第7點：提前預測試其實當信度出現(xiàn)問題時，首先需要找到原因，比如非量表題不能做信度而應(yīng)該用文字描述說明，比如針對反向題需要提前處理，也或者數(shù)據(jù)質(zhì)量差一般需要提前做無效樣本處理。真正可使用的其它技巧性解決辦法只包括以更高的指標為單位進行，刪除不合理項等幾種。如果還是不達標，那么說明數(shù)據(jù)確實不可靠。這種情況是比較糟糕的，因為數(shù)據(jù)收集回來不可靠意味著完全沒用。因此提前做好預防是一種更科學的做法，提前收集小量數(shù)據(jù)，比如50個數(shù)據(jù)做下預測試，提前發(fā)現(xiàn)問題然后進行處理，這樣才能保證正式數(shù)據(jù)不會出現(xiàn)任何問題。除此之外，還有一些需要注意的點，比如樣本量需要是量表題的5倍以上，同時分析信度時的分析項個數(shù)最好在4~7個等。第8點：文字描述從上述描述可知，文字描述是一種萬能的信度分析手段，包括說明數(shù)據(jù)預測試的過程，數(shù)據(jù)收集過程，正式數(shù)據(jù)回收后的數(shù)據(jù)處理，包括無效樣本處理或者異常數(shù)據(jù)處理等。尤其是針對非量表數(shù)據(jù)，但又需要進行信度說明時，文字描述這種分析手段更為重要，建議從3個角度進行說明，分別是預測試情況，數(shù)據(jù)如何收集，回收正式數(shù)據(jù)后的數(shù)據(jù)處理方式。充分證明數(shù)據(jù)真實可靠。